近年來，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為各行各業(yè)提高運(yùn)營效率和生產(chǎn)力的重要手段。而對于高校來說，轉(zhuǎn)型已成為建設(shè)高質(zhì)量教育體系的重要策略。但相較于邁出較早一步的企業(yè)群體，本身缺乏技術(shù)基因和運(yùn)營成本的學(xué)校在數(shù)字化的轉(zhuǎn)型上還較為滯后。
如何改變這一現(xiàn)狀?AI與低代碼的融合將成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大助力。通過智能化的流程、應(yīng)用和決策，可實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降本增效。加上低代碼帶來的加速開發(fā)、降低技能門檻等優(yōu)勢，可助推高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型盡早實(shí)現(xiàn)。
基于此，12月15日，騰訊云TVP “AI+低代碼 驅(qū)動高等教育數(shù)字化進(jìn)程”活動走進(jìn)了同濟(jì)大學(xué)。作為國內(nèi)領(lǐng)先高校，同濟(jì)大學(xué)如何通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)世界一流?“AI+低代碼”怎樣推進(jìn)高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)?騰訊與同濟(jì)大學(xué)的合作，完成了哪些創(chuàng)新實(shí)踐?
來自同濟(jì)大學(xué)信息化辦公室主任、騰訊云TVP許維勝，中國信通院低代碼委員會顧問、騰訊云TVP沈欣，騰訊微搭教育行業(yè)負(fù)責(zé)人李萍，騰訊云智能教育行業(yè)負(fù)責(zé)人賈鶴，騰訊會議AI教育行業(yè)負(fù)責(zé)人施徐國等五位演講嘉賓，以及中山大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息中心架構(gòu)師王旭，騰訊微搭副總經(jīng)理林楠及許維勝等三位圓桌對話嘉賓，將帶來對上述問題的深度解讀和熱烈探討。
會議伊始，同濟(jì)大學(xué)副校長婁永琪和騰訊云高等教育及基礎(chǔ)教育總經(jīng)理饒臻進(jìn)行了開場致辭。
從領(lǐng)先到世界一流，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是重要抓手和內(nèi)涵
“我們的‘AI+低代碼驅(qū)動高等教育數(shù)字化進(jìn)程’活動是同濟(jì)大學(xué)和騰訊公司長期合作、互相認(rèn)同、同舟共濟(jì)的結(jié)果。當(dāng)下，同濟(jì)大學(xué)是國內(nèi)外領(lǐng)先高校，而如何從領(lǐng)先走向世界一流，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是重要的抓手和內(nèi)涵。尤其是我們校長到任后，將進(jìn)一步推動教育范式場景技術(shù)的系統(tǒng)性創(chuàng)新。”
據(jù)婁永琪介紹，加上今年新當(dāng)選的兩位院士，同濟(jì)大學(xué)總計有四名中國工程院信息學(xué)部院士。基于人才優(yōu)勢，同濟(jì)大學(xué)同時作為國家和上海市的科學(xué)研究中心，未來將繼續(xù)攜手騰訊，將人工智能全面賦能，在智慧教育領(lǐng)域做出世界級的創(chuàng)新。
從數(shù)字化助手到助力高校培養(yǎng)數(shù)字化人才
致辭中，饒臻首先強(qiáng)調(diào)了騰訊在教育領(lǐng)域的“數(shù)字化助手”角色：“在我們25年的發(fā)展歷程中，有20年都參與到了教育賽道中。2003年，教育精品課程首次上線，這在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中是非常早期的。直到騰訊整合了內(nèi)部的六大事業(yè)群和二十多個教育產(chǎn)品，正式發(fā)布了騰訊教育品牌。”
此次騰訊云TVP和騰訊教育一起走進(jìn)同濟(jì)大學(xué)，并攜手推出TVP行業(yè)教育大使獎項，旨在助力高校培養(yǎng)更多的數(shù)字化人才，共同為我國的智慧教育事業(yè)做出更多貢獻(xiàn)。
開辟教育新賽道，塑造發(fā)展新優(yōu)勢
在《教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的體制機(jī)制探討》的主題演講中，同濟(jì)大學(xué)信息化辦公室主任、騰訊云TVP許維勝老師首先介紹了學(xué)研界在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的發(fā)展情況：“目前，各教育管理部門都已參與到相關(guān)技術(shù)的落地和調(diào)研中，包括教育管理部門的管理、決策咨詢機(jī)構(gòu)的決策，校領(lǐng)導(dǎo)的協(xié)調(diào)、信息化部門的技術(shù)實(shí)現(xiàn)和協(xié)作，以及業(yè)務(wù)部門傳達(dá)用戶的具體需求。”
隨后，關(guān)于高校如何做好數(shù)字化問題，在許維勝老師看來需要達(dá)成以下幾點(diǎn)共識：
·一把手工程，一把手要充分重視;
·跨部門、跨業(yè)務(wù)領(lǐng)域的協(xié)調(diào)和協(xié)同;
·總結(jié)推廣可操作的計劃、組織、設(shè)計、推進(jìn)的系統(tǒng)化方法;
·適度超前的場景構(gòu)思;
·IT隊伍建設(shè)和師生數(shù)字素養(yǎng)提升(數(shù)字化不僅是硬件建設(shè)，關(guān)鍵是人的事);
·用戶體驗(yàn)和師生滿意度;
·提升信息化部門的地位。
談及新背景下的高校數(shù)字校園建設(shè)組織模式，許維勝老師認(rèn)為重點(diǎn)在于如何落地。“組織既是一個名詞也是一個動詞，學(xué)校的信息化組織一般就是網(wǎng)絡(luò)信息中心(或者信息辦);而如果說到工作怎么開展，則是一個動詞。在組織方面，目前一般高校都是中心化的IT組織，相對比較集中。”
但在實(shí)際推進(jìn)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，集中的、中心化的IT組織，并不太給力。原因主要在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求主要是在業(yè)務(wù)側(cè)，業(yè)務(wù)與數(shù)字技術(shù)的融合存在屏障。“所以，IT組織必須要下沉到業(yè)務(wù)，職能部門、院系(業(yè)務(wù))與IT組成一體化團(tuán)隊，基于統(tǒng)一的數(shù)字平臺，共同開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。”
最后，許維勝老師總結(jié)到，統(tǒng)籌數(shù)字校園的核心系統(tǒng)，既要運(yùn)營好校園網(wǎng)(5G)、超算中心、數(shù)據(jù)中心(云計算)，各類軟件系統(tǒng)(云原生微服務(wù))、消防系統(tǒng)(物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算)、安防系統(tǒng)(物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算)、智慧園區(qū)管理系統(tǒng)(物聯(lián)網(wǎng)、云計算)，以及教育資源建設(shè)和共享(云計算)等，守牢“中宮”，同時還要四面張揚(yáng)，關(guān)注新技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。
數(shù)智化運(yùn)作的本質(zhì)基于精細(xì)的模型架構(gòu)
“在做數(shù)字化的過程中，經(jīng)常有人問某個項目應(yīng)該如何投資，我的回答是數(shù)據(jù)的價值不是人決定的，而是它帶來的客觀價值決定的。”在《AI+低代碼技術(shù)及數(shù)字化實(shí)踐》主題演講中，中國信通院低代碼委員會顧問、騰訊云TVP沈欣老師首先明確了數(shù)據(jù)的價值是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要衡量。
具體來說，數(shù)據(jù)在以下幾個方面產(chǎn)生價值：
·精細(xì)化操作減少成本;
·新的機(jī)會增加收入;
·減少不確定性、輔助決策;
·連接帶來更高效的反應(yīng)速度。
在數(shù)據(jù)、信息和知識的概念演進(jìn)上，沈欣老師認(rèn)為，數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，信息則是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。“比如，我們在空間中看到很多點(diǎn)，這是數(shù)據(jù);但當(dāng)點(diǎn)足夠多，發(fā)現(xiàn)其是一片樹葉之后，就成為了信息。而如果在信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行更加高級的抽象，則成為了知識。”
所以說，數(shù)據(jù)只是過渡，知識才代表價值，未來一定是知識的年代。
那么，基于知識的數(shù)智化究竟能夠做什么?在沈欣看來，主要在于解決數(shù)字意義的問題，了解數(shù)字背后的工作和任務(wù)出現(xiàn)了什么情況，其中的難點(diǎn)在于數(shù)學(xué)建模。“通過精細(xì)化的模型架構(gòu)，從而適用于不同的應(yīng)用場景，是數(shù)智化運(yùn)作的本質(zhì)。”
“從IT，到數(shù)智化，再到AGI ，未來是人工智能時代。智能化時代是一個Agents的過程，對開發(fā)代碼的要求會越來越高，效率要求也會越來越高，就要考慮怎么引入低代碼和無代碼的平臺幫助我們工作。”
沈欣老師表示，未來AI對低代碼將有巨大的顛覆作用，AIGC將會是低代碼的終局性機(jī)遇。首先，AIGC提供了從無到有的內(nèi)容生成能力，突破了人類生產(chǎn)內(nèi)容的特權(quán)。與此同時，它也可以做到已有知識的跨界創(chuàng)新，服務(wù)于0%~80%的創(chuàng)新，是一項巨大變革。
此外，據(jù)沈欣老師預(yù)判，未來三年之內(nèi)初級程序員可能會消失。原因在于編程是信息化時代的產(chǎn)物，傳統(tǒng)的軟件包括數(shù)據(jù)、算法、流程，再加上UI，通過代碼構(gòu)建、軟件執(zhí)行，加上控制即可實(shí)現(xiàn)。“但到了AI+低代碼的時代，很多東西都可以更高效的自動執(zhí)行。”
未來，在算力和功耗可以持續(xù)突破的前提下，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫將直接存放大量的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，同時會變成GPT的私有訓(xùn)練環(huán)境，持續(xù)迭代，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動進(jìn)入、自動校驗(yàn)，以及自動根據(jù)自然語言要求，甚至能做到自動找到最佳實(shí)踐進(jìn)行輸出指導(dǎo)業(yè)務(wù)。
微搭：開放與自由的敏捷定制PaaS中臺
在《千企百校如何借助微搭解鎖創(chuàng)新新潛力》的主題演講中，騰訊微搭教育行業(yè)負(fù)責(zé)人李萍老師先對微搭團(tuán)隊的職能進(jìn)行了簡要介紹：“微信云開發(fā)是微信團(tuán)隊聯(lián)合騰訊云推出的專業(yè)小程序開發(fā)服務(wù)團(tuán)隊，我們團(tuán)隊會從開發(fā)角度做低代碼。”
截至目前，微搭完成了從快速構(gòu)建到快速托管的應(yīng)用產(chǎn)品矩陣。在低代碼方面的建設(shè)主要包括微搭低代碼、云開發(fā)，以及微信網(wǎng)關(guān)。
“我們希望搭建的低代碼架構(gòu)是一個PaaS中臺，將云開發(fā)的一系列經(jīng)驗(yàn)和能力賦能給微搭，從而方便開發(fā)者在構(gòu)建組件的過程中更加開放和自由。為此，我們結(jié)合了很多騰訊側(cè)的能力，比如視頻號、企業(yè)微信、教育基座，以及數(shù)字工廠之類。”
除了賦能開發(fā)者，微搭也開始走向行業(yè)，產(chǎn)品應(yīng)用在教育、零售，以及工業(yè)領(lǐng)域的輕應(yīng)用和小程序開發(fā)平臺。對此，李萍老師以協(xié)同同濟(jì)大學(xué)合作構(gòu)建的櫻花節(jié)應(yīng)用為例：“服務(wù)商可以直接對接系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心和用戶中心，從而只需關(guān)注當(dāng)下要實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)，同時起到了規(guī)范低代碼業(yè)務(wù)水平的作用。”
此外，微搭也實(shí)現(xiàn)了在流程開放平臺中的應(yīng)用，打破了扁平化的業(yè)務(wù)流程，從而構(gòu)建了立體化的生態(tài)。而在營銷活動場景中，不僅完成了百分之百的UI還原，通過Serverless云函數(shù)可支持高并發(fā)(10萬QPS)，同時也實(shí)現(xiàn)了微信私密鏈路的安全防護(hù)。
最后，李萍老師談及微搭和AI的關(guān)系。在她看來，AIGC可以解決學(xué)習(xí)成本高企的問題，進(jìn)行快速培訓(xùn)，讓更多開發(fā)者迅速學(xué)習(xí)微搭的開發(fā)內(nèi)容。同時，她也覺得AIGC后續(xù)可以快速喚醒應(yīng)用模塊和生成應(yīng)用組件，生成代碼等遞進(jìn)演變。
理解大模型、擁抱時代浪潮
騰訊云智能教育行業(yè)負(fù)責(zé)人賈鶴老師帶來《重塑智能時代生產(chǎn)力的應(yīng)用實(shí)踐分享》主題演講。
賈鶴老師的分享主要分為兩個部分，首先他站在AI從業(yè)者的角度，談及如何理解當(dāng)下的大模型，其次是從技術(shù)到工程，再到產(chǎn)品市場的視角，如何將對應(yīng)的技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品體系的豐富，進(jìn)而賦能客戶和行業(yè)應(yīng)用，帶來的思考和實(shí)踐。
首先，該如何理解大模型，他認(rèn)為這是一種新范式：
·從大模型熱的現(xiàn)象到背后的實(shí)現(xiàn)
2023年是AI從業(yè)者的高光時刻。與以往不同的智能化體驗(yàn)、C端用戶的快速增長，以及迅速的ToB產(chǎn)品和市場策略，ChatGPT及各種gpt大模型掀起一輪又一輪浪潮。
·關(guān)鍵技術(shù)組件，海量的高質(zhì)量訓(xùn)練語料，“足夠大”的模型基座
從GPT1到GPT2，再到GPT3，訓(xùn)練語料呈現(xiàn)出成百倍的增長。OpenAI所堅持的模型思路是只要模型“足夠大”就可以應(yīng)對更多任務(wù)和場景，因而全球典型的科研機(jī)構(gòu)和廠商都會參考類似的路徑。
此外，還包括高性能算力、高速通信、Prompt Engineering以及系列Infra的組合，才可能出現(xiàn)這樣的一個“工程奇跡”。
·對趨勢的一些思考
信息化程度越高的行業(yè)，用戶容忍度更高的場景，以及復(fù)雜度更低的任務(wù)，大模型更容易結(jié)合和落地。未來行業(yè)也會更冷靜，加速實(shí)戰(zhàn)落地。同時國內(nèi)，一段時間內(nèi)，很可能是行業(yè)/領(lǐng)域大模型和通用大模型并存，一邊服務(wù)B端客戶“生產(chǎn)”需求，另一邊服務(wù)C端用戶“大眾”需求。其次，應(yīng)該如何擁抱AIGC的時代浪潮?泛化性更強(qiáng)、通用性更強(qiáng)、實(shí)用性更強(qiáng)，是大模型時代的三個典型特征。在金融、傳媒、教育、政務(wù)、能源等多個行業(yè)頭部企業(yè)和機(jī)構(gòu)已經(jīng)開啟落地實(shí)踐。
·TI平臺工具鏈升級，覆蓋大模型開發(fā)、應(yīng)用全生命周期
面向大模型訓(xùn)練精調(diào)場景，從數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、推理到加速 等能力，進(jìn)行一套TI平臺的工具鏈進(jìn)行升級。
·全面接入主流開源模型，提供更豐富的模型選擇
接入和更新主流開源模型，加速能力升級，支持更多模型，實(shí)現(xiàn)更高加速比，幫助AI開發(fā)者和生產(chǎn)商降低訓(xùn)練和推理成本。
“基于以上分析來看，我們的混元大模型有四大核心能力，一是實(shí)現(xiàn)多輪對話，更理解上下文意圖;二是知識能力增強(qiáng);三是構(gòu)建邏輯推理能力，準(zhǔn)確理解用戶意圖，基于輸入數(shù)據(jù)或信息進(jìn)行推理、分析;四是內(nèi)容創(chuàng)作，提高生產(chǎn)力。這是我們四個維度上的創(chuàng)新和發(fā)力。”賈鶴老師介紹說。
此外，賈鶴老師也帶來了更多落地實(shí)踐的分享，MaaS助力智能應(yīng)用升級，更加豐富了教育場景實(shí)踐，目前這些實(shí)踐主要包括高教場景WholePicture、重塑PaaS/SaaS產(chǎn)品等，落地于招生咨詢助手、備課輔助、知識問答助教、口語助教、AIforScience、科研助手、行政問答助手、陪伴&心理咨詢助手、生涯助手等九大場景中。
面向高校信息化或者數(shù)字化建設(shè)，同時騰訊云智能也做了更多更為具體的落地實(shí)踐：
·在科研場景探索，聯(lián)合某頭部醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)，共建醫(yī)療行業(yè)大模型，為居民提供連續(xù)、綜合、有效、精準(zhǔn)的一體化智能問答健康服務(wù)，后續(xù)進(jìn)一步拓展到智能影像識別，臨床試驗(yàn)等科研創(chuàng)新場景。
·在教學(xué)場景探索，某省級公共教學(xué)資源平臺的智能教學(xué)問答應(yīng)用升級，旨在幫助師生提升教研教學(xué)資源利用率和用戶體驗(yàn)。
·在管理場景探索，“虛擬輔導(dǎo)員“助力高校學(xué)生及時、精準(zhǔn)和高效地獲取生活或思政資訊。
騰訊會議：AI能力深度融合教學(xué)實(shí)踐，讓“教”與“學(xué)”更智慧!
“大模型對整個行業(yè)有非常大的影響和撬動，基于這項混元大模型的能力，我們在智能轉(zhuǎn)寫、AI小助手等多個功能上做了很多升級。”在題為《騰訊會議AI能力的創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)踐》演講中，騰訊會議教育行業(yè)負(fù)責(zé)人施徐國老師強(qiáng)調(diào)說。
具體落地到騰訊會議智慧教室Rooms教學(xué)解決方案上，分別從學(xué)校、教師、學(xué)生不同層面給予價值展現(xiàn)——
線上線下、校內(nèi)校外靈活連接：AI時代，學(xué)校管理更科學(xué)
融入AI技術(shù)的騰訊會議，可以豐富學(xué)校數(shù)字化創(chuàng)新建設(shè)，將傳統(tǒng)單一內(nèi)容沉淀，轉(zhuǎn)型為面向師生的“個性化、多模態(tài)”內(nèi)容知識平臺。而在學(xué)校精準(zhǔn)培養(yǎng)的實(shí)施落地過程中，通過對課中、課后過程，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，業(yè)務(wù)平臺反饋用戶體驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的優(yōu)點(diǎn)特長，促進(jìn)個性發(fā)展。此外，提供面向跨校區(qū)、跨學(xué)校、跨國家的超低延時面對面的通訊系統(tǒng)，無縫對接海外主流通訊平臺，豐富對外合作能力，進(jìn)一步延伸學(xué)校對外影響。
兼顧實(shí)時互動教學(xué)與課程制作回放：AI時代，老師教學(xué)更輕松
騰訊會議的AI能力，可以幫助老師記錄授課內(nèi)容，自動生成多語種文字，形成課程章節(jié)，方便老師導(dǎo)出，編寫個人專屬教材，沉淀教師個人知識資產(chǎn)。此外，可以通過生成式的內(nèi)容回顧，方便學(xué)生基于多模態(tài)進(jìn)行個性化學(xué)習(xí)，并可通過權(quán)限控制管理授課內(nèi)容的可見范圍，分擔(dān)教師教學(xué)輔導(dǎo)壓力。而數(shù)據(jù)分析加強(qiáng)了課程設(shè)計，“因材施教”幫助教師了解學(xué)生關(guān)注點(diǎn)、困難點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)教師備課內(nèi)容的科學(xué)性化的教，提升教學(xué)成就感。
智能錄制與高效互動：AI時代，學(xué)生學(xué)習(xí)更個性
在學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，AI技術(shù)的融入可以幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)——通過AI生成的教學(xué)知識內(nèi)容平臺，方便每個學(xué)生根據(jù)自己的學(xué)習(xí)進(jìn)度，完成個性化學(xué)習(xí)，如內(nèi)容切片與檢索等。通過簡單易用的互動工具，實(shí)現(xiàn)筆記、簽到、彈幕、搶答、分組，提升教學(xué)氣氛，提升學(xué)生教學(xué)參與積極性。
圓桌對話：
通過AI解決低水平重復(fù)建設(shè)，改進(jìn)管理模式
彭愛華：今天的主題是“AI+低代碼”，我們請許老師分享一下，AI和低代碼在高等教育數(shù)字化的流程中起到了什么樣的決定性作用?
許維勝：從同濟(jì)大學(xué)的實(shí)際情況來看，AI對高校的影響大概分為三個部分：
一是對專業(yè)教學(xué)內(nèi)容的影響。我們學(xué)校每一個專業(yè)都在和AI相結(jié)合，比如說建筑設(shè)計、土木工程、智能建造、AI輔助的創(chuàng)意設(shè)計等等，這是對專業(yè)教學(xué)內(nèi)容的影響。
二是對教和學(xué)的過程影響。比如，老師的教學(xué)方法和學(xué)生的學(xué)習(xí)方法，以及教與學(xué)的模式可以如何通過AI來優(yōu)化，這也是一個方面。
三是對校園管理和治理的影響。包括各種輔助決策、數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的架構(gòu)，期間都有AI的參與，但目前還在探索和起步階段，離我們期望的目標(biāo)相距甚遠(yuǎn)。
此外，還有兩個場景是騰訊和信通院可以幫助我們實(shí)現(xiàn)的：學(xué)校的應(yīng)用系統(tǒng)存在低水平重復(fù)建設(shè)問題，可以通過AI+低代碼技術(shù)改善;管理模式的改進(jìn)，包括減少試錯成本，從而進(jìn)行更多的嘗試，通過技術(shù)的方式不斷走出桎梏。
AI技術(shù)賦能日常，教學(xué)場景更加高效
彭愛華：感謝許老師的真知灼見，接下來想問一下王老師，您是同濟(jì)大學(xué)的校友，這次也帶著中山大學(xué)多年的信息化積累回到了母校，一定會有非常多的感觸，可以談?wù)勀鷮?shù)字化領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)積累和思考感受。
王旭：感謝主持人。相較于時刻緊盯技術(shù)變革的企業(yè)來說，我們中山大學(xué)的技術(shù)并非先進(jìn)，但還是有一些落地應(yīng)用。比如，我們通過定位和人臉識別完成了一款新生報道的小程序，確保學(xué)生在校園內(nèi)的定位功能是網(wǎng)絡(luò)與信息中心使用騰訊的LBS服務(wù)自行研發(fā)的，雖然不是很復(fù)雜的技術(shù)，但確實(shí)在很大程度上減輕了數(shù)千名學(xué)生一起報道的擁堵現(xiàn)場。
另一項分享是我們近期和微搭團(tuán)隊合作了新一代師生服務(wù)平臺，其中有一個流程是橫向科研蓋章。在完成這個項目之前，中山大學(xué)的此項流程是完全線下化的。老師們需要跑多個部門才能辦完，可能還需要跨城市辦理，非常浪費(fèi)時間和精力?；谖⒋畹木€上連通能力，就把蓋章的流程和其他系統(tǒng)結(jié)合起來打通，完成了線上化。
我們上學(xué)的時代計算機(jī)還不是生產(chǎn)力工具，現(xiàn)在的電腦可以說是老師和學(xué)生最重要的生產(chǎn)工具，怎么用好這個工具就非常關(guān)鍵。通過電腦獲取知識更加方便，大大提高了學(xué)習(xí)效率毋庸置疑，但對學(xué)生來說，在處理大量信息的過程中可能力不從心，很難在有限的時間完成高效的知識提取，這是一個比較大的挑戰(zhàn)。不過，我們也從技術(shù)的跨越發(fā)展中走出了新的一步，AIGC就可以幫助老師和學(xué)生解決提煉和處理知識的問題，這是非常好的方向。但新的方向也會帶來新的問題，然后會有新的技術(shù)進(jìn)一步解決，我相信技術(shù)在輔助人的認(rèn)知方面還是可以形成良性閉環(huán)。
讓學(xué)生更好地匹配科技發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級
彭愛華：確實(shí)還是需要厘清技術(shù)和教育之間可能存在的矛盾關(guān)系。下一個問題想請教林楠老師。您從企業(yè)管理者的角度，是如何看待教育適應(yīng)科技的發(fā)展，以及提升產(chǎn)業(yè)升級的能力?有哪些經(jīng)驗(yàn)思考?
林楠：先回答您第一個問題。教育的本質(zhì)還是育人，所以談教育適應(yīng)科技的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的升級，更重要的是如何培養(yǎng)學(xué)生，讓他們更好地匹配科技的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)。具體到實(shí)踐中，我認(rèn)為主要基于以下四個方面：
·保持好奇的心態(tài)，這點(diǎn)特別重要。在科技發(fā)展和行業(yè)升級上，會不斷有新的技術(shù)涌現(xiàn)和迭代，要時刻保持好奇心。
·培養(yǎng)動手能力。新技術(shù)出現(xiàn)后，人們總是看得多，動手做得少，但事情只有動手實(shí)踐才能更有積累和體會。
·提升跨學(xué)科素質(zhì)。以往單一學(xué)科可以解決很多問題，但現(xiàn)在隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越深入，非常需要跨學(xué)科的能力。
·持續(xù)學(xué)習(xí)的習(xí)慣。技術(shù)一直在迭代，我們需要保持持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)和習(xí)慣，才能跟得上未來的發(fā)展浪潮。
技術(shù)與應(yīng)用場景融合發(fā)展，AI未來加持低代碼
彭愛華：感謝林老師的分享。接下來我們進(jìn)入到觀點(diǎn)眾議的環(huán)節(jié)，基于之前搜集的三個具有代表性問題，分別邀請三位嘉賓來進(jìn)行回答。
問題一：對于未來幾年的技術(shù)發(fā)展前景，哪一些趨勢和創(chuàng)新值得我們關(guān)注?
問題二：就您所了解的先進(jìn)技術(shù)，在當(dāng)前數(shù)字化應(yīng)用領(lǐng)域有哪些潛力可以挖掘?
問題三：AI是否會取代程序員，以及和低代碼之間的技術(shù)關(guān)系是怎樣的?
許維勝：在教育行業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決的問題主要是需求側(cè)的高質(zhì)量個性化發(fā)展，這是從學(xué)生角度來說。作為供給方，學(xué)校如何將所存資源給到形形色色的每一位學(xué)生也是一個關(guān)鍵問題。這里涉及到三個模型，我們稱之為學(xué)習(xí)者模型、教學(xué)模型和知識模型。
學(xué)習(xí)者模型最重要在于數(shù)據(jù)打通;教學(xué)模型比較像物流系統(tǒng)，將老師提供給學(xué)生的知識進(jìn)行搬運(yùn);知識模型主要在于知識的表現(xiàn)可能會運(yùn)用到元宇宙的一些技術(shù)。此外，未來教育行業(yè)會發(fā)展出很多和場景關(guān)聯(lián)的技術(shù)，技術(shù)與應(yīng)用場景的融合將是一大趨勢。
彭愛華：確實(shí)，未來的高等教育可能不在高校圍墻里面，也可以通過數(shù)字化無時無刻、隨時隨地的存在。下面請王旭老師再談?wù)勀目捶ā?/p>
王旭：從自然語言處理到CNN，再到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理，技術(shù)的發(fā)展是日新月異的。如果讓預(yù)測明年會出現(xiàn)什么新技術(shù)，我確實(shí)沒有這個能力。但是，我可以暢想未來有一天可以在元宇宙中進(jìn)行學(xué)習(xí)，生活，可以將包括ChatGPT，語音轉(zhuǎn)文字，圖像處理等機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在元宇宙之中，讓其更加真實(shí)。
關(guān)于AIGC的能力和低代碼的結(jié)合，我認(rèn)為還是比較完美的。包括ChatGPT在內(nèi)的AIGC基本上通過了圖靈測試，可以理解人類的語言，那和低代碼結(jié)合起來就非常方便。
但是以目前的AI能力，在細(xì)節(jié)的把控上是不足夠的，想要完全代替程序員還是不可能的。通過和AI的交流，可能完成百分之七八十的任務(wù)，但是對業(yè)務(wù)深入理解性的功能還是需要初級甚至資深程序員來完成。
彭愛華：接下來有請林老師站在騰訊的視角，您是如何看待這三個問題的?
林楠：人類的智慧實(shí)在太強(qiáng)大了，可以創(chuàng)新的技術(shù)非常多，但從我個人關(guān)注的場景來說，還是對大模型和虛擬現(xiàn)實(shí)最感興趣。
大模型對現(xiàn)有產(chǎn)品的重構(gòu)已經(jīng)影響到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妫热缧履茉粗悄芷囃ㄟ^引入AIGC可以進(jìn)行人車交互。再比如，騰訊利用自研混元大模型進(jìn)行趨勢預(yù)測，從而提升廣告效率，也是一種預(yù)判趨勢和輔助決策的能力。
此外，回到今天的主題，我認(rèn)為AI在未來會加持低代碼，首先是改變代碼的形態(tài)和交互方式，原來通過拖、拉、拽來實(shí)現(xiàn)一個應(yīng)用，現(xiàn)在用自然語言就可以完成交互。雖然在生成復(fù)雜代碼上還有相當(dāng)?shù)碾y度，但是在低代碼集成大模型的能力之后，可以實(shí)現(xiàn)更加個性化的應(yīng)用調(diào)整。微搭聯(lián)合騰訊大模型混元也在這方面積極地做一些嘗試，相信不久會有機(jī)會給到大家使用體驗(yàn)。
結(jié)語
數(shù)字化轉(zhuǎn)型道阻且長，對于當(dāng)下的高校來說，可能依然處于深度挖掘轉(zhuǎn)型場景的初級階段。而在挖掘的基礎(chǔ)上，需要不斷思考如何通過技術(shù)工具賦能，讓轉(zhuǎn)型路徑更加平穩(wěn)順暢，AI+低代碼無疑是驅(qū)動這一進(jìn)程的重要催化劑。
而無論產(chǎn)、學(xué)、研，科技界的不同領(lǐng)域都是騰訊云TVP踐行“用科技影響世界”的寶藏之地。未來，我們?nèi)詫⒈謱徤鞫鴺酚^的理性態(tài)度，帶來更多業(yè)界實(shí)踐。
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